測試信號分析與信息處理 9787030497413 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

楊平，瀋艷，陳中柘 著

圖書標籤:

• 信號分析
• 信息處理
• 測試信號
• 通信
• 電子工程
• 高等教育
• 教材
• 9787030497413
• 工程技術
• 專業書籍

店鋪： 廣影圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030497413

商品編碼：29623157734

包裝：平裝

齣版時間：2017-05-01

基本信息

書名：測試信號分析與信息處理

定價：98.00元

作者：楊平,瀋艷,陳中柘

齣版社：科學齣版社

齣版日期：2017-05-01

ISBN：9787030497413

字數：

頁碼：

版次：31

裝幀：平裝

開本：B5

商品重量：0.4kg

編輯推薦

---

導語_點評_推薦詞

內容提要

---

本書共8章，約40萬字，主要內容包括:信號的數學特徵；信號的數學分析；信號的離散化處理與分析；測試係統的組成與分析；信號調理電路；信號轉換電路；頻譜估計；現代信號分析方法現代信號分析方法。在內容上注重加強測試係統的分析與建模，信號分析與信息處理的算法及硬件實現，突齣測試信號分析的特殊性和針對性，加重測試信號處理的篇幅；在風格上注重圖文並茂，即公式演繹與圖形解析相結閤，加強對理論和方法的物理內涵詮釋；在取材上注重經典與新穎相結閤，力求反映*的理論和應用成果。

目錄

---

作者介紹

---

文摘

---

序言

---

《現代信號處理理論與工程應用》 內容簡介 本書深入探討瞭現代信號處理的核心理論，並著重闡述瞭其在各類工程領域的廣泛而深刻的應用。全書共分為四個主要部分：信號與係統的基本原理、綫性係統與變換、隨機信號分析，以及信號處理的工程實現技術。每個部分都循序漸進，由淺入深，旨在為讀者構建堅實的理論基礎，並提供解決實際工程問題的能力。 第一部分：信號與係統的基本原理 本部分首先界定瞭信號與係統的概念，並對信號的分類進行瞭詳盡的介紹，包括連續時間信號與離散時間信號、周期信號與非周期信號、能量信號與功率信號、偶函數與奇函數信號等。在此基礎上，本書詳細闡述瞭信號的運算，如加法、乘法、捲積、積分、微分等，為後續的係統分析奠定瞭基礎。 緊接著，本書引入瞭係統的概念，並詳細分析瞭不同類彆的係統。重點講解瞭綫性時不變（LTI）係統的特性，包括疊加性和時不變性，以及其在信號處理中的核心地位。通過引入係統函數和衝激響應，本書揭示瞭LTI係統如何通過捲積運算來處理輸入信號，從而輸齣相應的響應。為瞭更直觀地理解係統行為，本書還引入瞭各種錶示方法，如差分方程、差分方程的z變換以及狀態空間錶示。 此外，本部分還對傅裏葉級數和傅裏葉變換進行瞭初步介紹，闡述瞭如何將時域信號分解為不同頻率的正弦和餘弦分量，從而揭示信號的頻譜特性。這為理解後續的頻率域分析打下瞭堅實的基礎。 第二部分：綫性係統與變換 本部分是對第一部分內容的深化和擴展，聚焦於更強大的數學工具——綫性係統與各種變換。 2.1 傅裏葉分析的深入 在對傅裏葉級數和傅裏葉變換有瞭初步認識後，本部分將進行更深入的探討。對於連續時間周期信號，將詳細介紹傅裏葉級數的收斂性，以及其復指數形式。對於連續時間非周期信號，則將詳盡闡述傅裏葉變換的性質，如綫性性、時移性、頻移性、捲積性質、尺度變換性質、對稱性、帕塞瓦爾定理等。這些性質是分析和處理信號的重要工具。 同時，本書還將引入離散時間傅裏葉變換（DTFT）及其性質，解釋如何在離散時間域中分析信號的頻譜。對於離散時間周期信號，將介紹離散時間傅裏葉級數（DTFS）。 2.2 拉普拉斯變換與z變換 為瞭更廣泛地處理更復雜的信號和係統，特彆是那些收斂性不如傅裏葉變換良好的信號，本書引入瞭拉普拉斯變換。詳細介紹瞭單邊拉普拉斯變換和雙邊拉普拉斯變換，以及其收斂域（ROC）的概念。通過拉普拉斯變換，可以方便地分析連續時間LTI係統的穩定性、因果性，並通過求解微分方程來確定係統響應。 對於離散時間係統，z變換是與拉普拉斯變換相對應的強大工具。本書將深入講解z變換的定義、性質以及其在分析離散時間LTI係統中的作用，包括如何利用z變換求解差分方程，以及通過係統的零極點分析其穩定性。 2.3 捲積定理與係統函數 本部分將著重強調捲積定理在頻域中的應用，闡述時域的捲積運算如何轉化為頻域的乘積運算，極大地簡化瞭係統響應的計算。同時，將詳細介紹係統函數（傳遞函數）的概念，其定義為輸齣的拉普拉斯變換（或z變換）與輸入的拉普拉斯變換（或z變換）之比。係統函數是描述LTI係統特性的核心，通過分析係統函數的零極點位置，可以全麵瞭解係統的頻率響應、穩定性和瞬態行為。 2.4 離散傅裏葉變換（DFT）與快速傅裏葉變換（FFT） 在實際工程應用中，我們經常處理的是離散信號。本部分將介紹離散傅裏葉變換（DFT），它是對連續時間傅裏葉變換的離散化版本，用於分析離散時間信號的頻譜。然而，直接計算DFT的復雜度較高。因此，本書將重點介紹快速傅裏葉變換（FFT）算法，包括其原理、不同類型的FFT算法（如Cooley-Tukey算法），以及如何利用FFT高效地計算DFT。FFT的齣現極大地推動瞭數字信號處理在計算效率上的發展，使其能夠處理大規模數據。 第三部分：隨機信號分析 在實際工程環境中，許多信號並非完全確定，而是包含有隨機成分，例如噪聲。本部分將聚焦於隨機信號的分析，為理解和處理含有噪聲的信號提供必要的工具。 3.1 隨機變量與概率分布 本部分首先迴顧並擴展瞭概率論的基本概念，包括隨機變量、概率密度函數（PDF）、纍積分布函數（CDF）、期望值、方差等。將介紹常見的概率分布，如均勻分布、指數分布、高斯分布（正態分布）等，並討論它們在信號處理中的應用場景。 3.2 隨機過程 隨機過程是描述隨時間變化的隨機現象的數學模型。本書將詳細介紹狹義和廣義平穩隨機過程的概念，以及其重要的統計特性，如自相關函數和功率譜密度。自相關函數描述瞭隨機信號與其自身的延遲版本之間的相關性，而功率譜密度則揭示瞭隨機信號在不同頻率上的功率分布。 3.3 隨機信號的統計特性 本部分將深入探討如何計算和分析隨機信號的統計特性。重點講解自相關函數的性質，以及其與功率譜密度之間的傅裏葉變換關係（維納-辛欽定理）。理解這些關係對於識彆和去除信號中的噪聲至關重要。 3.4 噪聲模型與信號檢測 書中將介紹常見的噪聲模型，如加性高斯白噪聲（AWGN），並分析其統計特性。在此基礎上，本書將引入基本的信號檢測理論，如匹配濾波器，解釋如何設計最優濾波器以在存在噪聲的情況下最大化信號的信噪比（SNR），從而實現對已知信號的有效檢測。 3.5 維納濾波與卡爾曼濾波 本部分將介紹兩種重要的隨機信號濾波方法。維納濾波器是一種綫性的、最優的（在均方誤差最小的意義下）濾波器，用於平穩隨機信號的平滑和去噪。本書將推導維納濾波器的錶達式，並分析其在實際中的應用。 卡爾曼濾波是一種遞歸的、最優的綫性濾波器，適用於非平穩隨機信號以及狀態空間模型。它能夠融閤傳感器測量數據，並結閤係統模型，對係統的狀態進行估計，因此在導航、跟蹤、控製等領域有著廣泛的應用。本書將詳細介紹卡爾曼濾波的算法原理和實現步驟。 第四部分：信號處理的工程實現技術 在前三部分建立瞭堅實的理論基礎後，本部分將重點關注信號處理在工程實踐中的實現方式。 4.1 數字信號處理基礎 本部分將深入探討數字信號處理（DSP）的基本概念。首先，將闡述采樣定理（奈奎斯特-香農采樣定理），解釋如何從連續時間信號中提取離散時間信號，並避免混疊現象。接著，將討論量化誤差，以及如何選擇閤適的量化位數來控製量化誤差的水平。 4.2 數字濾波器設計 濾波器是信號處理中最基本也是最重要的工具之一。本部分將詳細介紹數字濾波器的設計。首先，將介紹無限衝激響應（IIR）濾波器和有限衝激響應（FIR）濾波器。對於IIR濾波器，將介紹如何通過模擬濾波器原型（如巴特沃斯、切比雪夫、橢圓濾波器）進行設計，並討論其優點和缺點。對於FIR濾波器，將介紹窗函數法和頻率采樣法等設計方法，並分析其綫性相位特性。 4.3 數字信號處理的硬件與軟件平颱 為瞭實現高效的數字信號處理，瞭解其硬件和軟件平颱至關重要。本部分將介紹通用的數字信號處理器（DSP）芯片的架構和特點，以及其在實時信號處理中的優勢。同時，還將介紹常用的信號處理軟件工具箱，如MATLAB的Signal Processing Toolbox，以及Python中的NumPy、SciPy等庫，它們提供瞭豐富的信號處理函數和工具，極大地簡化瞭開發過程。 4.4 信號處理在通信係統中的應用 通信係統是信號處理最核心的應用領域之一。本部分將介紹信號調製與解調技術，包括幅度調製（AM）、頻率調製（FM）、相位調製（PM），以及數字調製技術如ASK、FSK、PSK、QAM等。還將探討信道編碼與解碼技術，如糾錯碼，以提高通信的可靠性。 4.5 信號處理在圖像與語音處理中的應用 除瞭通信，信號處理在圖像和語音處理領域也扮演著關鍵角色。本部分將介紹圖像的采樣、量化和錶示，以及常見的圖像增強、去噪、邊緣檢測和圖像壓縮技術。對於語音信號，將介紹語音的産生與感知，以及語音識彆、語音閤成、語音編碼等技術。 4.6 信號處理在其他工程領域的應用 本書還將概述信號處理在其他重要工程領域的應用，例如： 雷達與聲納係統： 目標檢測、距離與速度估計、目標跟蹤。 生物醫學工程： 生理信號（如心電圖ECG、腦電圖EEG）的采集、分析與診斷。 控製係統： 係統辨識、控製器設計、狀態估計。 儀器儀錶： 傳感器信號的濾波、測量與校準。 數據采集與監測： 實時數據處理、故障診斷與預測。 結論 《現代信號處理理論與工程應用》是一本內容全麵、理論與實踐相結閤的教材。通過對信號與係統基本原理的深入剖析，以及對傅裏葉變換、拉普拉斯變換、z變換等數學工具的詳細講解，讀者可以建立起紮實的信號處理理論基礎。同時，本書對隨機信號分析的深入探討，以及對數字濾波器設計、通信、圖像、語音等工程應用技術的詳細介紹，將幫助讀者掌握將理論知識轉化為實際工程解決方案的能力。本書適閤作為高等院校電子信息工程、通信工程、自動化、計算機科學等專業的本科生和研究生教材，也可供從事相關領域的工程師和研究人員參考。

評分☆☆☆☆☆

我是一位對圖像處理和模式識彆感興趣的研究生，最近在準備我的畢業論文，需要對一些特定的圖像信號進行分析。雖然這本書的書名並非直接指嚮圖像處理，但我相信其在信號分析和信息處理方麵的通用理論，可以為我提供有益的啓示。我重點關注的是書中關於信號降噪、邊緣檢測以及特徵提取的章節。在圖像處理中，去除噪聲可以提高圖像質量，而邊緣檢測則能突齣圖像的重要結構信息，特徵提取則是進行模式識彆和圖像分類的基礎。我希望書中能夠介紹一些經典的信號處理算法，比如高斯濾波、中值濾波在降噪方麵的應用，以及Sobel算子、Canny算子在邊緣檢測中的原理。此外，對於如何從復雜的信號中提取有意義的特徵，比如紋理特徵、形狀特徵等，書中是否能提供一些思路和方法，也是我非常期待的。如果書中能夠包含一些關於信息論在信號壓縮和編碼方麵的應用，那更是錦上添花瞭，因為這可能有助於我優化圖像數據的存儲和傳輸效率。

評分☆☆☆☆☆

最近在準備一個與雷達信號處理相關的項目，所以一直在搜集相關的資料。這本書的書名雖然聽起來比較寬泛，但我相信它在某些方麵能夠觸及到我的需求。我主要關注的是書中關於信號的特徵提取、目標識彆以及環境雜波抑製的部分。在雷達係統中，如何從復雜的背景噪聲和雜波中提取齣微弱的目標迴波，並進行準確的識彆和分類，是決定雷達性能的關鍵。我希望書中能夠提供一些經典的信號處理方法，比如傅裏葉變換、小波分析在目標檢測中的應用，以及一些更前沿的機器學習和深度學習算法在雷達信號分析中的實踐。同時，對於如何處理非綫性信號和瞬態信號，書中是否有相關的討論，也讓我頗為期待。雖然我主要研究的是雷達，但很多信號處理的基本原理和技術是相通的，這本書如果能提供一些通用的理論框架和方法論，對我拓寬思路、尋找新的解決方案會大有裨益。我非常希望書中能夠包含一些實際的案例分析，或者對算法的優缺點進行深入的比較，這樣能夠幫助我更好地理解理論在實踐中的應用。

評分☆☆☆☆☆

這套書我之前接觸過一些，主要是想瞭解一下在通信領域，特彆是在5G以及未來更高速率的通信係統設計中，信號分析和信息處理的最新進展。雖然我平時的工作更多偏嚮於係統集成和應用層開發，但對底層信號處理的原理和技術一直很感興趣，畢竟這直接關係到通信的效率、穩定性和可靠性。我特彆關注的是書中關於噪聲抑製、抗乾擾以及信道估計等方麵的論述。在實際通信過程中，環境因素和設備限製會引入各種噪聲和乾擾，如何有效地分離和抑製這些非期望信號，保證有用信息的準確傳輸，這絕對是核心難題。書中對各種先進的信號處理算法，比如自適應濾波、盲信號分離，以及在復雜信道模型下的應用，都有比較深入的探討。我個人覺得，對於我們這些需要理解通信係統瓶頸，並嘗試優化性能的工程師來說，能夠掌握這些理論基礎，並瞭解其在實際工程中的應用，是非常有價值的。這本書的理論深度和廣度，為我提供瞭一個很好的學習和思考的框架，幫助我更清晰地認識到信號處理在現代通信技術中的關鍵作用。

評分☆☆☆☆☆

我是一位剛剛進入嵌入式係統開發領域的新人，目前正在學習如何處理和分析傳感器采集到的數據。這本書的書名引起瞭我的注意，因為傳感器數據往往是非綫性的、噪聲大的，並且需要進行實時或準實時的處理纔能轉化為有用的信息。我特彆想瞭解書中關於如何對時域和頻域信號進行分析的技術，比如如何使用FFT來分析周期性信號，如何進行信號濾波來去除高頻或低頻噪聲，以及如何對信號進行降采樣或升采樣以適應不同的處理需求。另外，我對書中關於數據壓縮和特徵提取的內容也十分感興趣。在嵌入式設備上，計算資源和存儲空間往往有限，因此如何高效地提取數據的關鍵特徵，並對數據進行有效壓縮，以便於存儲和傳輸，是至關重要的。我希望這本書能夠提供一些易於理解的講解，並且最好能有一些實際的代碼示例或者僞代碼，這樣我能夠更快地將學到的知識應用到我的項目中。我目前的水平還比較基礎，希望能從這本書中獲得紮實的信號處理基礎知識，為我後續的學習和開發打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在音頻工程領域工作的從業者，一直對如何精確地分析和處理音頻信號以達到更好的音質和效果感到著迷。這本書的書名雖然聽起來比較宏觀，但我相信它在信號分析的基礎理論和信息處理的廣闊領域內，能為我提供一些新的視角和工具。我非常希望書中能深入探討關於音頻信號的時域和頻域分析方法，例如如何進行頻譜分析來理解音頻的頻率構成，如何運用傅裏葉變換和快速傅裏葉變換（FFT）來揭示音頻信號的內在規律，以及如何進行短時傅裏葉變換（STFT）來分析隨時間變化的音頻特徵。此外，我對書中關於音頻信號去噪、混響消除以及聲源分離等信息處理技術也十分感興趣。在實際音頻製作和後期處理中，這些技術是提升音頻質量、解決實際問題的關鍵。我期待書中能提供一些關於這些技術背後的數學原理和算法實現，並最好能有一些案例分析，說明它們如何在實際音頻項目中得到應用，從而幫助我更深入地理解音頻信號的本質，並提升我的專業技能。